大型煤堆智能开挖与堆料点自动识别技术及其装置

大型煤堆开挖点、堆料点自动识别方法及装置与流程的技术文档探讨了在现代煤炭工业中提高效率和安全性的关键问题。传统的大型煤堆开挖和堆料作业主要依赖人工操作，存在时间消耗大、精度低和劳动者负担重的问题。然而，点云数据技术的兴起为解决这些问题提供了新的可能。 点云数据，作为一种高精度的3D几何信息表示，能够精确地记录煤堆的物理结构，这对于确定堆料点（即机械臂开始堆料的精确位置）和取煤点（保证机械臂安全取煤的位置）至关重要。现有的技术尚未充分应用点云数据进行智能开挖，本发明旨在填补这一空白。 该发明的核心是提出了一种自动识别大型煤堆开挖点和堆料点的方法，首先通过获取目标煤堆的点云数据，对其进行预处理以去除噪声，生成去噪后的点云模型。然后，将模型分成三个区域，并根据具体的作业需求选择合适的区域。接下来，根据操作策略，如堆煤和取煤流程，对每个区域进行处理，计算堆料点和确定取煤点的位置。堆煤流程涉及到计算选定区域的点云宽度，并将其均匀分割成两列，分别确定堆料点；取煤流程则关注于确保安全和稳定性。 在数据处理阶段，原始点云数据需确保为PCD格式，且数据量在预设范围内。如果不符合这些条件，系统会提示用户重新选择文件。去噪处理是关键技术之一，通过减少离群点，提高数据质量，保证后续识别的准确性。 最后，处理后的三维信息被导入机械臂识别模块，实现了煤堆的自动识别，从而显著提升了煤堆管理的智能化水平，减少了人工干预，提高了工作效率，降低了环境污染和工人的劳动强度。 这项发明对于煤炭行业的数字化转型具有重要意义，有助于推动煤矿开采和处理的自动化进程，是智能矿山建设的重要组成部分。